如果你也在 怎样代写宇宙学Cosmology PHYS3170这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。宇宙学Cosmology是研究可观察到的宇宙的起源，它的大尺度结构和动力学，以及宇宙的最终命运，包括支配这些领域的科学规律。它由科学家，如天文学家和物理学家，以及哲学家，如形而上学家、物理学哲学家、空间和时间哲学家进行研究。
宇宙学Cosmology（源自古希腊语κόσμος（kósmos）”世界 “和-λογία（-logía）”研究”）是玄学的一个分支，涉及宇宙的性质。宇宙学一词于1656年在托马斯-布朗特的Glossographia中首次使用，1731年由德国哲学家克里斯蒂安-沃尔夫在拉丁文的Cosmologia Generalis中使用。宗教或神话宇宙学是一个基于神话、宗教和神秘文学以及创世神话和末世论传统的信仰体系。在天文学科学中，它关注的是对宇宙年表的研究。
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澳洲代考|宇宙学代考Cosmology代考|The metric
Rigorously defined, the metric returns the actual physical distance between two infinitesimally close points in spacetime defined in some arbitrary coordinate system. It will be an essential tool in our quest to make quantitative predictions in an expanding universe. In fact, long before Einstein, physicists such as Newton and Maxwell used a spacetime metric. However, their use of a metric was implicit, since they did not distinguish between space and the coordinates that describe it. Going back to Fig. $1.1$ from Ch. 1, we see that even if one knows the components of a separation vector between two points, say two grid points in that figure, the physical distance associated with this vector requires additional information; in this case, the value of the scale factor $a(t)$ at that time.
We are familiar with the metric for the Cartesian coordinate system $(x, y)$ which says that the square of the physical distance between two points separated by $d x$ and $d y$ in a 2D plane is $(d x)^{2}+(d y)^{2}$. However, if we use polar coordinates $(r, \theta)$ instead, the square of the physical distance no longer is the sum of the square of the two coordinate differences. Rather, if the differences $d r$ and $d \theta$ are small, the square of the distance between two points is $(d r)^{2}+r^{2}(d \theta)^{2}$. This distance is invariant: an observer using Cartesian coordinates to calculate it would get the same result as one using polar coordinates. Thus another way of stating what a metric does is this: it turns observer-dependent coordinates into invariants. Mathematically, in the 2D plane, the invariant distance squared is $d l^{2}=\sum_{i, j=1,2} g_{i j} d x^{i} d x^{j}$. The metric $g_{i j}$ in this $2 \mathrm{D}$ example is a $2 \times 2$ symmetric matrix. In Cartesian coordinates $\left(x_{1}=x, x_{2}=y\right)$ the metric is simply the identity matrix
$$
g_{i j} \stackrel{\text { Cartesian }}{=}\left(\begin{array}{ll}
1 & 0 \
0 & 1
\end{array}\right),
$$
while in polar coordinates $\left(x_{1}=r, x_{2}=\theta\right)$ it instead becomes
$$
g_{i j} \stackrel{\text { polar }}{=}\left(\begin{array}{cc}
1 & 0 \
0 & r^{2}
\end{array}\right) .
$$
澳洲代考|宇宙学代考Cosmology代考|The geodesic equation
In Minkowski space, particles travel in straight lines unless they are acted on by a force. Not surprisingly, the paths of particles in more general spacetimes are more complicated. In a curved space, the notion of a straight line gets generalized to a geodesic, the shortest path (or, in general extremal path) between two points. Quite beautifully, general relativity states that this is precisely the path followed by a particle in the absence of any forces apart from gravity. To express this in equations, we must generalize Newton’s law with no forces, $d^{2} \boldsymbol{x} / d t^{2}=0$, to accommodate more general coordinate systems and spacetimes.
The machinery necessary to generalize $d^{2} \boldsymbol{x} / d t^{2}=0$ is perhaps best introduced by starting with a simple example: free particle motion in a Euclidean 2D plane. In that case, the equations of motion in Cartesian coordinates $x^{i}=(x, y)$ are
$$
\frac{d^{2} x^{i}}{d t^{2}}=0
$$
However, if we use polar coordinates $x^{\prime i}=(r, \theta)$ instead, the equations for a free particle look significantly different. The fundamental difference between the two coordinate systems is that the basis vectors for polar coordinates $\hat{\boldsymbol{r}}, \hat{\boldsymbol{\theta}}$ vary in the plane. Therefore, the coordinates $r$ and $\theta$ do not satisfy $d^{2} x^{\prime i} / d t^{2}=0$.
宇宙学代写
澳洲代考|宇宙学代考COSMOLOGY代考|THE METRIC
严格定义，该度量返回在某个任意坐标系中定义的时空中两个无限接近的点之间的实际物理距离。它将成为我们寻求在膨胀的宇宙中进行定量预测的重要工具。事实上，早在爱因斯坦之前，牛顿和麦克斯韦等物理学家就使用了时空度量。然而，他们对度量的使用是隐含的，因为他们没有区分空间和描述它的坐标。回到图。1.1来自Ch。1，我们看到即使知道两点之间的分离向量的分量，比如图中的两个网格点，与该向量相关的物理距离也需要额外的信息；在这种情况下，比例因子的值一个(吨)当时。
我们熟悉笛卡尔坐标系的度量(X,是)这表示两点之间的物理距离的平方dX和d是在二维平面中是(dX)2+(d是)2. 但是，如果我们使用极坐标(r,θ)相反，物理距离的平方不再是两个坐标差的平方和。相反，如果差异dr和dθ很小，两点之间距离的平方是(dr)2+r2(dθ)2. 这个距离是不变的：使用笛卡尔坐标计算它的观察者将得到与使用极坐标的观察者相同的结果。因此，另一种说明度量功能的方式是：它将观察者相关坐标转换为不变量。在数学上，在二维平面中，不变距离的平方为dl2=∑一世,j=1,2G一世jdX一世dXj. 指标G一世j在这2D例子是一个2×2对称矩阵。在笛卡尔坐标中(X1=X,X2=是)度量只是单位矩阵
G一世j= 笛卡尔 (10 01),
在极坐标中(X1=r,X2=θ)它反而变成
G一世j= 极性 (10 0r2).
澳洲代考|宇宙学代考COSMOLOGY代考|THE GEODESIC EQUATION
在 Minkowski 空间中，除非受到力的作用，否则粒子会直线运动。毫不奇怪，粒子在更一般的时空中的路径更复杂。在弯曲空间中，直线的概念被推广到测地线，最短路径○r,一世nG和n和r一个l和X吨r和米一个lp一个吨H两点之间。非常漂亮，广义相对论指出，这正是粒子在没有除重力之外的任何力的情况下所遵循的路径。为了用方程表达这一点，我们必须在没有力的情况下推广牛顿定律，d2X/d吨2=0，以适应更一般的坐标系和时空。
泛化所需的机制d2X/d吨2=0最好从一个简单的例子开始介绍：欧几里得二维平面中的自由粒子运动。在这种情况下，笛卡尔坐标中的运动方程X一世=(X,是)是
d2X一世d吨2=0
但是，如果我们使用极坐标X′一世=(r,θ)相反，自由粒子的方程看起来明显不同。两个坐标系的根本区别在于极坐标的基向量r^,θ^在平面上有所不同。因此，坐标r和θ不满足d2X′一世/d吨2=0.
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。